cox回归的因变量是

如题所述

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第1个回答 2023-04-21

生存资料。根据查询相关信息显示，COX回归因变量为生存资料(包含二分类结局变量和连续型生存时间变量)，而多重线性回归因变量为数值型变量，Logistic回归因变量为分类或顺序型变量。

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cox回归模型可引入哪些类型自变量答：cox回归模型可引入各种类型的自变量，比如连续型、类别型、事件型等。COX回归模型，又称“比例风险回归模型（proportional hazards model，简称Cox模型）”，是由英国统计学家D.R.Cox（1972）年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为因变量，可同时分析众多因素对生存期的影响。能分析带...

线性回归,logistic回归和cox回归的区别答：3、Cox回归：用于研究多个因素对结局事件的影响;因变量与二分类Logistic回归相似，唯一的区别在于Cox回归的因变量引入了时间因素。如分析肺癌生存时间(二分类变量，含时间因素)是否受年龄、性别、吸烟与否及数量等自变量的影响。

cox回归分析怎么读答：cox回归分析读作比例风险回归模型。根据查询相关公开信息显示，COX回归模型称比例风险回归模型(proportionalhazardsmodel简称Cox模型)，是由英国统计学家DRCox(1972)年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为因变量，同时分析众多因素对生存期的影响，能分析带有截尾生存时间的资料。

什么是Cox回归?答：例如，我们可以使用Cox回归来研究年龄、性别、生活方式等因素对某种疾病发病时间的影响。2. 逻辑回归：逻辑回归是一种广泛用于分类问题的统计分析方法。它的主要目标是预测一个二元结果的概率，例如疾病的存在与否、邮件是否为垃圾邮件等。逻辑回归通过拟合一个逻辑函数来建模因变量（二元结果）和自变量（预测...

cox回归模型相关的待估计的参数或相关指标不包含答：Cox回归模型，又称“比例风险回归模型”，是由英国统计学家D.R.Cox于1972年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为因变量，可同时分析众多因素对生存期的影响，能分析带有截尾生存时间的资料。Cox回归模型与一般的回归分析不同，协变量对生存时间的影响是通过风险函数和基准风险函数的...

多重线性回归和logistic回归区别答：线性回归、logistic回归和Cox回归三种模型适用于不同的数据类型，所谓数据类型特指这些模型的因变量数据类型。如果因变量是近似服从正态分布的定量变量，常采用线性回归；如果因变量是定性分类变量，则可采用logistic回归；如果因变量是描述结局是否发生以及发生的时间，并且容许有一定的截尾资料，则采用Cox回归。

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